| 研究概要 |
コンピュータが人間動作を撮像した動画像を解析し,その運動パターンを認知する基礎研究として,人体のシルエット画像と顔の濃淡画像を対象にし,各フレームとモデルとの照合,モデルの動パターン認知を行う方式の確率を目的とする。
[1]人体ティックモデルと動画像の照合 人体を6関節で接続された10本のスティックモデルで表現し,それを利用してシルエット動画像を解析し,角フレームのモデルパラメータを追跡する方式を開発した。特に,動的計画法の導入により信頼性の高い追跡が可能になった。
[2]顔運動の追跡 人間の顔の3次元モデル上に,入力画像内の被験者の顔のテクスチャを貼り付け,モデルを回転することにより姿勢が異なる顔モデルを合成する。この複数モデルを用いてテムプレート照合法により,動画像内の顔を追跡し,そのパラメータから顔の動きを抽出する実時間システムを試作し,良好な結果を得た。
[3]人体運動の学習と認知 人体スティックモデルの動きの周波数成分をニューロネットの入力とし,運動パターンを学習する方式を研究した。歩行,走行,自転車走行などの運動パターンを学習し,判別実験を行い,人体がカメラに対してほぼ2次元運動するときは,信頼性高く識別可能なことを示した。
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